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GPT-6.1 Sol

把功能需求、程式碼變更或介面截圖交給 GPT-6.1 Sol,梳理出可以繼續推進的下一步。結合需求解釋複雜邏輯,再整理成實作計畫、測試案例或技術文件。

GPT-6.1 Sol
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GPT-6.1 Sol 的核心能力

  • 1.05M 上下文,結合專案資料理解問題

    GPT-6.1 Sol 的模型上下文視窗為 1,050,000 tokens,可結合需求、程式碼片段與相關筆記討論任務。分析變更時,不必只看孤立的幾行程式碼,也能同時考慮專案背景與限制。

  • 最高 128K 輸出,為詳細說明保留空間

    GPT-6.1 Sol 的最大輸出預算為 128,000 tokens,適合展開程式碼解釋、實作草稿與較長的技術文件。可以先確定結構,再逐部分細化,方便審閱每一步內容。

  • 支援圖片理解,結合截圖和流程圖討論

    GPT-6.1 Sol 支援文字與圖片輸入,並以文字回答。提供介面截圖或流程圖,指出需要關注的位置,就能針對具體畫面討論問題、調整設計或整理實作清單。

用 GPT-6.1 Sol 拆解功能需求、審查程式碼、整理技術文件

從需求到實作計畫

向 GPT-6.1 Sol 說明使用者的問題、預期行為與限制,再整理成資料流、相依關係與驗收測試。把尚未確定的產品問題另外列出,避免寫程式碼時才發現關鍵規則沒有說清楚。

插圖中,摺疊的功能需求簡報透過紙標籤連接到帳本、容量計數器與返回卡片。

針對具體情況審查程式碼

提供函式或變更片段,說明它應該完成什麼。讓 Sol 分析缺失值、重複紀錄或重複送出等情況,再針對必須維持的行為準備測試案例。

插圖中的紀錄分類轉盤留有空格,另一格內有重複的紀錄卡片,旁邊排著一列紀錄卡片。

把零散筆記寫成技術文件

將專案紀錄、訪談摘錄或設計決策組織成清晰的草稿。GPT-6.1 Sol 可以協助梳理論點、解釋術語,並保留還沒有結論的問題,方便同事接著討論。

插圖中,藍色與橘色紙條交織成一份文件,旁邊放著一條獨立紙條與黃色圓形標記。

從手邊的工作開始

  1. 說明你需要的結果

    輸入任務、目標讀者與所需輸出。附上相關需求或程式碼片段,讓初稿有具體依據。

  2. 需要時加入視覺參考

    使用圖片附件按鈕上傳截圖或示意圖。此模型頁最多接受五張 JPEG、PNG 或 WebP 圖片,每張不得超過 20 MiB。

  3. 在已選定模型的對話中繼續

    選擇「在 YouMind 中試用」,將提示詞與參考資料帶入已選定 GPT-6.1 Sol 的對話。模型頁本身不會直接產生結果。

  4. 檢查具體的修改結果

    對照原始需求簡報檢查第一份結果。提出明確的修改要求,並在使用前測試程式碼、核實事實陳述。

GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra 與 GPT-6 Sol 比較

三款模型都支援文字和圖片輸入。結合要完成的任務,了解它們的上下文容量、輸出長度與推理方式。

GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra 與 GPT-6 Sol 比較
比較GPT-6.1 SolGPT-6 AstraGPT-6 Sol
模型用途
GPT-6.1 Sol 面向複雜程式開發與專業工作,可用於實作規劃、程式碼分析和詳細工作文件。
GPT-6 Astra 面向高難度推理、程式開發與研究,可用於包含多個關聯問題的複雜任務。
GPT-6 Sol 面向複雜程式開發與 AI 代理工作流程,可用於需要多個步驟的軟體任務。
推理能力
GPT-6.1 Sol 支援低、中、高、超高和最高五種推理強度。
GPT-6 Astra 支援低、中、高、超高和最高五種推理強度。
GPT-6 Sol 除了低、中、高、超高和最高推理強度,也支援不啟用推理的模式。
上下文長度
GPT-6.1 Sol 的上下文視窗為 1,050,000 tokens,可結合較多專案資料討論任務。
GPT-6 Astra 同樣提供 1,050,000 tokens 上下文,可容納較長的研究與技術背景。
GPT-6 Sol 同樣提供 1,050,000 tokens 上下文,可用於較長的程式開發與規劃任務。
模型輸入
GPT-6.1 Sol 支援文字和圖片輸入,可結合截圖與流程圖解釋問題。
GPT-6 Astra 支援文字和圖片輸入,可同時分析書面資料與視覺資訊。
GPT-6 Sol 支援文字和圖片輸入,可針對程式碼、設計和圖片參考進行討論。
輸出內容與長度
GPT-6.1 Sol 輸出文字,最大輸出長度為 128,000 tokens,可產生程式碼和詳細文件。
GPT-6 Astra 輸出文字,最大輸出長度為 128,000 tokens,可展開說明與文件內容。
GPT-6 Sol 輸出文字,最大輸出長度為 128,000 tokens,可產生程式碼與其他文字內容。

橫向捲動查看所有模型

不同工作,各有重點

  • 我常用 GPT-6.1 Sol 拆解還不太成形的功能需求。待定的產品問題和開發步驟分開列出來,下次討論就知道該先談什麼。

    功能規劃
  • 分頁邏輯一眼看過去很容易漏掉問題。讓 Sol 想想重複紀錄和缺漏紀錄的情況,我寫測試時就有了更具體的方向。

    程式碼審查
  • 我的技術筆記經常只有半句話。GPT-6.1 Sol 幫我串成一份說明,終於不再只有自己看得懂。

    技術寫作
  • 兩份訪談紀錄的說法不一致,我不想硬湊出一個結論。整理時把分歧留下來,反而更方便接著追問。

    研究資料整合
  • 介面哪裡看起來不太對,光靠描述很累。放張截圖,再指出關注的位置,討論起來直接多了。

    設計審查
  • 我會問 GPT-6.1 Sol:連續送出兩次會怎樣,中途取消呢?這些小情境很適合補進測試清單。

    專案協調
  • 遇到看不懂的函式,我讓 Sol 拿一個輸入從頭走一遍。看著數值怎麼變化,邏輯就沒那麼難懂了。

    測試規劃
  • 工程筆記寫得很細,直接發給團隊卻不一定合適。用它整理進度和卡關的地方,別人不用讀完整段排查過程也能接上。

    編輯企劃
  • GPT-6.1 Sol 會幫我換個角度看需求。發現一句話可能有兩種解讀,提前說清楚,總比做到一半重做好。

    營運分析
  • 技術文件裡,我更喜歡先放一個看得懂的小例子。有了例子再補解釋,整段就順了。

    開發者培訓
  • 重構方案拿給 Sol 再看一遍,能幫我釐清相依關係。改哪些還是自己決定,但不再只盯著眼前那個函式。

    文件審查
  • 技術方案寫得太拗口時,我會讓它改得直接一點,同時保留限制條件。讀起來輕鬆了,原本的意思也沒被刪掉。

    決策準備

關於 GPT-6.1 Sol,你可能想問

如何用 GPT-6.1 Sol 把功能構想變成實作計畫?
說明使用者的問題、預期行為與限制條件,要求先整理相依關係、驗收測試和尚未確定的問題。接著選擇準備先實作的部分,繼續細化。
GPT-6.1 Sol 能審查一段程式碼嗎?
可以。提供程式碼、執行環境與預期行為,並補充理解這段程式碼所需的型別或相依項目。最好要求指出具體問題,而不是只給整體評價。
GPT-6.1 Sol 能分析截圖和流程圖嗎?
可以。它支援圖片輸入,能討論可見的版面、標註與關係。指出關注的區域,補充預期行為,再提出具體問題,例如哪一步流程不夠清楚。
看不懂程式碼,怎麼問比較容易理解?
先問函式的作用、每個輸入的含義,再要求用具體例子走完整個流程。遇到仍不理解的分支或運算式,可以繼續單獨追問。
Sol 能幫我寫測試案例嗎?
可以提供預期行為和已經涵蓋的情況,讓它補充邊界條件、失敗路徑與預期結果。寫好後,仍需在專案中實際執行測試。
長篇技術文件應該怎麼組織?
先明確指出讀者和文件要回答的問題,再擬定目錄,將相關資料分配到各章節。按方便審閱的順序逐節完成,比一次堆出長文更容易調整。
如何讓改寫後的方案保留原意?
列出必須保留的事實、數字、術語和限制,再說明希望調整的語氣與長度。可以要求附上主要修改項目,方便檢查是否改變了原意。

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